项目托管、项目管理软件 ChiliProject

ChiliProject是一款基于Ruby on Rails的开源项目管理软件,源自Redmine并增加了新特性。支持多项目管理、灵活的角色访问控制、问题跟踪、甘特图展示、日程安排等功能。

         chiliproject是一个基于Ruby on Rails框架开发的多项目托管,项目管理软件,所有任务基于web管理。其实Chiliproject是著名的开源管理软件Redmine的分支,集成了redmine的所有特点和优势,由于理念上不完全一致,一部分开发者在Redmine的基础上分支创建了Chiliproject,并加入了一些新特性。

特征

  • 支持多项目
  • 灵活的基于角色的访问控制
  • 灵活的问题跟踪系统
  • 甘特图和日历
  • 新闻、文档和文件管理
  • feeds 和邮件通知
  • 依附于项目的wiki
  • 项目论坛
  • 简单实时跟踪功能
  • 自定义字段的问题,时间项,项目和用户
  • SCM in集成 (SVN, CVS, Git, Mercurial, Bazaar and Darcs)
  • 多个 LDAP认证支持
  • 用户自注册支持
  • 多语言支持
  • 多数据库支持

官方博客:http://blog.chiliproject.org/

也可通过代码仓库下载最新代码:

git clone git://github.com/chiliproject/chiliproject.git
cd chiliproject
git checkout -b my-stable origin/stable

安装方法:

https://www.chiliproject.org/projects/chiliproject/wiki/Installation

https://github.com/chiliproject/chiliproject

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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